基于射频数据的道路交通流路径识别优化模型

针对非RFID(Radio FrequencyIdentification)覆盖道路交通流路径识别误差较大等问题,本文提出基于FCD(Floating CarData)校核下RFID道路断面交通流路径识别优化组合模型。首先,利用平移不变小波变换将RFID初始数据切分为可追溯交通流、非追溯交通流及随机项;然后,根据统计路段中浮动车数量将路段分为Full、Defect、Null这3类,并建立FCD-RFID追溯路径模型识别可追溯交通流路径构成,同时,提出考虑出行时间、道路等级和驾驶偏好因素的综合成本阻抗效用函数,通过路径感知随机用户平衡分配模型估算非追溯交通流与随机项路径;最后,通过路径叠加识别断面交通流最终路径构成。结果表明:相较于单一RFID交通流路径识别,组合模型具有更高精度,MAE(Mean AbsoluteError)为72辆,较单一RFID算法下降62.5%,MRE(Mean Relative Error)为9.5%,下降72.2%;在非RFID覆盖校核道路中,组合模型MRE为13.3%,较单一RFID算法下降82.0%,有效验证了本文模型的可行性及适用性。